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mysql同步数据到hive---binlog方式想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难 。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的 。
MySQL replication是通过将主机上的binlog（二进制日志）事件传输到从机来进行数据同步的 。在MySQL复制中，主机上的写操作将被记录到binlog中 。
实现两个Mysql数据库之间同步同步原理：MySQL为了实现replication必须打开bin-log项，也是打开二进制的MySQL日志记录选项 。
增量同步主要分为两步，第一步，存量数据一次性同步；第二步，在存量数据的基础之上，做增量；后期的每一次同步都是增量同步 。
hive启动连接mysql回不到hive1、可能因为没有配置过环境变量 。可以进行环境变量的配置，步骤如下：查找自己mysql的配置文件 。将配置文件复制到相应的目录 。输入命令查看状态 。重新启动mysql 。显示StaringMysqlSUCCESS 。证明成功 。
2、hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库 。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive 。
3、其实这中间还涉及到一些其他的细节，比如mysql表结构变更 ， 或者mysql和hive的数据结构不一致的情况 。另外我们这边还存在多个db的相同的表导入到hive的一张表中的其他问题，我就不赘述了 。
4、由于hive在存储上存在以上情况，当把数据导入mysql会导致一下问题： 字符长度太小的异常 。
5、想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话 ， 想实时同步到hive中很难 。另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的 。
6、远程元存储需要单独起metastore服务，然后每个客户端都在配置文件里配置连接到该metastore服务 。远程元存储的metastore服务和hive运行在不同的进程里 。在生产环境中 ， 建议用远程元存储来配置Hive Metastore 。
如何把mysql的表导入hive外部表的分区中1、如果要写入到hive的话，就需要将不同的表的binlog写入到不同的hive表中 ， 这个维护成本太高了 。而且spark其实可以直接读取hdfs的json文件，因此直接放hdfs就好了 。
2、它连接MySQL主服务读二进制日志 ， 然后提取发生在主服务上的行插入事件，解码事件，提取插入到行的每个字段的数据 ， 并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据 。把它追加到HDFS 中一个文本文件 。
3、向表格之中插入数据，明确指定插入的分区的名字 2：向表格之中插入数据，不明确指定插入的数据的名字，而是根据插入的数据的某个字段的取值来自动决定数据 被插入到哪一个分区之中 。被称为动态分区 。
hbase数据库是关系型数据库吗HBase不是一个关系型数据库，它需要不同的方法定义你的数据模型 ， HBase实际上定义了一个四维数据模型，下面就是每一维度的定义：行键：每行都有唯一的行键，行键没有数据类型 ， 它内部被认为是一个字节数组 。
关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据 。
以下是几种常见的非关系型数据库：MongoDB、HBase、Redis、CouchDB、Neo4j等 。MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少 。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析 。
HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库 。这两种数据库在数据存储方式上有所区别 。HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据 。
大数据怎样把数据从mysql导入hive中这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json 。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive 。
如果hdfs中是格式化数据的话 ， 可以使用sqoop命令工具来将数据导入到mysql 具体使用方式，你可以网上查找一下，资料蛮丰富的 。
想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难 。另外即使能实时同步到hive中 ， hive中分析查询也速度也比较慢的 。
Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法 。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强 。
将json以字符串的方式整个入Hive表 ， 然后使用LATERAL VIEW json_tuple的方法，获取所需要的列名 。将json拆成各个字段，入Hive表 。
如何将mysql数据导入Hadoop之Sqoop安装它连接MySQL主服务读二进制日志 ， 然后提取发生在主服务上的行插入事件，解码事件，提取插入到行的每个字段的数据 ， 并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据 。把它追加到HDFS 中一个文本文件 。
通过主控界面/控制面板，创建一个数据库 。假设数据库名为abc，数据库全权用户为abc_f 。将SQL脚本导入执行 同样是两种方法 ， 一种用phpMyAdmin（mysql数据库管理）工具，或者mysql命令行 。
在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了 。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a ， b就可以了 。
先做一下准备工作：hadoop的每个节点下lib文件夹中要有mysql的jar包和sqoop的jar包 。在HDFS的某个目录上的数据格式和MYSQL相应的表中的字段数量一致 。
mysql怎么导入sql数据库文件？第一步：打在开始界面中找到mysql 第二步：双击打开mysql软件 。，并输入密码 。第三步：如果sql文件的内容中有创建数据库的语句或者你想将表存放在你已有的数据库，在这里就不用创建数据库 。
【mysql怎么导入文件 mysql怎么导入hive】步骤：打开navicat for MySQL ， 连接到数据库所在服务器 。如本图就是连接到本地数据库 。创建一个空的数据库 。

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